मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग - कोर्स 68,040 रूबल। स्किलफैक्ट्री से, प्रशिक्षण 20 सप्ताह, दिनांक: 13 अगस्त, 2023।

पाठ्यक्रम का संक्षिप्त कार्यक्रम "मशीन लर्निंग प्रो"

मॉड्यूल 1
मशीन लर्निंग का परिचय
हम मशीन लर्निंग के मुख्य कार्यों और तरीकों से परिचित होते हैं, व्यावहारिक मामलों का अध्ययन करते हैं और एमएल प्रोजेक्ट पर काम करने के लिए बुनियादी एल्गोरिदम लागू करते हैं
हम विषय को सुदृढ़ करने के लिए 50+ समस्याओं का समाधान करते हैं

मॉड्यूल 2
डेटा प्रीप्रोसेसिंग विधियाँ
हम डेटा प्रकारों का अध्ययन करते हैं, डेटा को साफ और समृद्ध करना सीखते हैं, प्रीप्रोसेसिंग के लिए विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करते हैं और फीचर इंजीनियरिंग में महारत हासिल करते हैं
हम विषय को सुदृढ़ करने के लिए 60+ समस्याओं का समाधान करते हैं

मॉड्यूल 3
वापसी
हम रैखिक और लॉजिस्टिक प्रतिगमन में महारत हासिल करते हैं, प्रयोज्यता, विश्लेषणात्मक अनुमान और नियमितीकरण की सीमाओं का अध्ययन करते हैं। प्रशिक्षण प्रतिगमन मॉडल
हम विषय को सुदृढ़ करने के लिए 40+ समस्याओं का समाधान करते हैं

मॉड्यूल 4
क्लस्टरिंग
हम शिक्षक के बिना सीखने में महारत हासिल करते हैं, इसकी विभिन्न विधियों का अभ्यास करते हैं, एमएल का उपयोग करके पाठ के साथ काम करते हैं
हम विषय को सुदृढ़ करने के लिए 50+ समस्याओं का समाधान करते हैं

मॉड्यूल 5
वृक्ष-आधारित एल्गोरिदम: पेड़ों का परिचय
आइए निर्णय वृक्षों और उनके गुणों से परिचित हों, स्केलेरन लाइब्रेरी से वृक्षों में महारत हासिल करें और प्रतिगमन समस्या को हल करने के लिए वृक्षों का उपयोग करें
हम विषय को सुदृढ़ करने के लिए 40+ समस्याओं का समाधान करते हैं

मॉड्यूल 6
वृक्ष-आधारित एल्गोरिदम: समूह
हम वृक्ष समुच्चय की विशेषताओं का अध्ययन करते हैं, बढ़ावा देने का अभ्यास करते हैं, लॉजिस्टिक रिग्रेशन बनाने के लिए समुच्चय का उपयोग करते हैं
हम विषय को सुदृढ़ करने के लिए 40+ समस्याओं का समाधान करते हैं
हम वृक्ष-आधारित मॉडल के प्रशिक्षण के लिए कागल पर एक प्रतियोगिता में भाग ले रहे हैं

मॉड्यूल 7
एल्गोरिदम की गुणवत्ता का आकलन करना
हम नमूना विभाजन, अंडर- और ओवरफिटिंग के सिद्धांतों का अध्ययन करते हैं, विभिन्न गुणवत्ता मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल का मूल्यांकन करते हैं, सीखने की प्रक्रिया की कल्पना करना सीखते हैं
कई एमएल मॉडल की गुणवत्ता का मूल्यांकन
हम विषय को सुदृढ़ करने के लिए 40+ समस्याओं का समाधान करते हैं

मॉड्यूल 8
मशीन लर्निंग में समय श्रृंखला
आइए एमएल में समय श्रृंखला विश्लेषण, मास्टर रैखिक मॉडल और एक्सजीबूस्ट से परिचित हों, क्रॉस-सत्यापन और पैरामीटर चयन के सिद्धांतों का अध्ययन करें
हम विषय को सुदृढ़ करने के लिए 50+ समस्याओं का समाधान करते हैं

मॉड्यूल 9
अनुशंसा प्रणाली
हम अनुशंसा प्रणाली के निर्माण के तरीकों का अध्ययन करते हैं, एसवीडी एल्गोरिदम में महारत हासिल करते हैं, प्रशिक्षित मॉडल की सिफारिशों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करते हैं
हम विषय को सुदृढ़ करने के लिए 50+ समस्याओं का समाधान करते हैं

मॉड्यूल 10
अंतिम हैकथॉन
हम कागल पर मॉडल भविष्यवाणियों की अधिकतम सटीकता प्राप्त करने के लिए सभी अध्ययन किए गए तरीकों को लागू करते हैं

पाठ्यक्रम कार्यक्रम "डीप लर्निंग"

मॉड्यूल 1
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का परिचय
हम पायथन में हस्तलिखित संख्याओं को पहचानने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क बनाते हैं

मॉड्यूल 2
गहन शिक्षण के लिए रूपरेखा (टेंसरफ्लो, केरस)
हम फैशनएमएनआईएसटी डेटासेट और केरस फ्रेमवर्क के आधार पर एक छवि पहचान मॉडल बनाते हैं

मॉड्यूल 3
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क
हम एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके CIFAR-10 डेटासेट में छवियों को पहचानते हैं

मॉड्यूल 4
तंत्रिका नेटवर्क अनुकूलन
पिछले मॉड्यूल के मामले में नेटवर्क की गति और प्रदर्शन में सुधार

मॉड्यूल 5
स्थानांतरण शिक्षण और फाइन-ट्यूनिंग
छवि वर्गीकरण की समस्या को हल करने के लिए ImageNET तंत्रिका नेटवर्क का अतिरिक्त प्रशिक्षण

मॉड्यूल 6
छवि विभाजन
COCO डेटासेट में लोगों को विभाजित करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क डिज़ाइन करना

मॉड्यूल 7
वस्तु का पता लगाना
हम ब्रांड लोगो वाले डेटासेट के उदाहरण का उपयोग करके एक पहचान समस्या को हल करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करते हैं

मॉड्यूल 8
एनएलपी और वर्ड एंबेडिंग का परिचय
प्राकृतिक भाषा के साथ काम करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क बनाना

मॉड्यूल 9
आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क
आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित एक चैटबॉट बनाना

मॉड्यूल 10
सुदृढीकरण सीखना
DQN एल्गोरिथम के आधार पर पोंग खेलने के लिए एक एजेंट बनाना

मॉड्यूल 11
आगे क्या होगा?
आइए तंत्रिका नेटवर्क के अनुप्रयोग के अन्य क्षेत्रों से परिचित हों। छवि निर्माण के लिए एक GAN तंत्रिका नेटवर्क बनाना